Numpy：为什么Python的Numpy zeros和empty函数在大数组尺寸下速度差距消失了

在本文中，我们将介绍Python中Numpy库中的两个函数zeros和empty以及它们之间的速度差异。这两个函数都可用于创建数组，然而，在较小的数组尺寸下，zeros函数会明显比empty函数更快，但是，当数组尺寸增加时，这种差距似乎会减少。

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Numpy的zeros函数

Numpy的zeros函数用于生成一个全为0的数组。该函数的格式如下：

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

其中，shape为生成数组的维度，dtype为数组元素的类型，可选参数order表示数组元素被存储的方式。下面是一个例子：

import numpy as np
a = np.zeros((3,2))
print(a)

输出结果为：

[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]

Numpy的empty函数

与zeros函数类似，empty函数生成一个指定形状和数据类型的数组。但是，empty函数并不会像zeros函数一样初始化数组元素为0，而是使用内存中前面留下的垃圾值。empty函数的格式如下：

numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')

下面是一个例子：

import numpy as np
a = np.empty((3,2))
print(a)

这里输出结果为：

[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]

这是因为empty函数并不清空数组元素的内容，而是返回一个指定形状的，未经初始化的数组。在该例中，该数组是由0填充的。

Numpy的zeros函数和empty函数的性能差异

在大部分情况下，zeros函数比empty函数效率更高，特别是在较小的数组尺寸下，如下所示：

import numpy as np
import time

start_time = time.time()
a = np.zeros((1000,1000))
end_time = time.time()
print("zeros time:", end_time-start_time)

start_time = time.time()
a = np.empty((1000,1000))
end_time = time.time()
print("empty time:", end_time-start_time)

输出值为：

zeros time: 0.0039904117584228516
empty time: 0.0019989013671875

Numpy的zeros函数和empty函数在大数组尺寸下的表现

当数组尺寸增大时，zeros函数的性能优势会变得越来越小，直至消失。当我们生成一个形状为(10000, 10000)的数组时，zeros和empty函数的运行时间如下所示。

import numpy as np
import time

start_time = time.time()
a = np.zeros((10000,10000))
end_time = time.time()
print("zeros time:", end_time-start_time)

start_time = time.time()
a = np.empty((10000,10000))
end_time = time.time()
print("empty time:", end_time-start_time)

输出结果为：

zeros time: 0.20192837715148926
empty time: 0.1869373321533203

在这个例子中，empty函数速度甚至比zeros函数稍快些。

Numpy的empty函数有时会比zeros函数更适合某些特定的应用场景。因为empty函数不会比zeros函数慢很多，所以可以在空间不刻意优化的情况下，为某些特定的应用程序提供更好的性能。

总结

本文介绍了Numpy库中的两个函数zeros和empty，分析了它们之间的运行效率差异。常规使用情况下，zeros函数能够提供更高的效率，但是在一些特定场景下，empty函数可能更加合适。对于较小的数组尺寸，zeros函数的速度优势非常明显，而当数组尺寸较大时，它的优势会越来越小，甚至消失。

需要注意的是，虽然empty函数不会初始化数组元素值，但是也不能保证数组元素不会被修改或者被随机赋值。因此，在使用empty函数时必须保证对数组元素的有效初始化，以避免可能带来的意外后果。